Mengenal Apa Itu Algoritma Pengurutan Data dan Jenisnya

Siti Khadijah Azzukhruf Firdausi

•

29 February 2024

•

665

Algoritma pengurutan data adalah salah satu operasi fundamental dalam dunia komputasi. Pasalnya, algoritma pengurutan merupakan sebuah kebutuhan dalam pengembangan software, analisis data, hingga kecerdasan buatan.

Lebih lanjut, algoritma pengurutan data memiliki peran penting dalam mengatur dan mengolah data. Lebih lengkapnya, baca artikel ini sampai habis ya!

Apa yang Dimaksud dengan Algoritma Pengurutan?

Algoritma pengurutan atau sorting algorithms merupakan sekumpulan instruksi atau langkah-langkah sistematis yang digunakan untuk mengatur ulang kumpulan data.

Umumnya, algoritma ini digunakan dalam urutan menaik (ascending) atau menurun (descending). Lebih lanjut, proses pengurutan ini sangat penting dalam bidang komputasi dan analisis data. Pasalnya, ini bisa memudahkan pencarian, analisis, dan visualisasi data.

Algoritma ini bisa diimplementasikan dalam berbagai bahasa pemrograman dan digunakan untuk beberapa jenis data. Misalnya, angka, huruf, atau bahkan objek yang lebih kompleks.

Selain itu, algoritma ini melibatkan perbandingan antara elemen-elemen data. Tujuannya adalah untuk menentukan urutan yang benar. Beberapa algoritma mungkin juga menggunakan teknik non-perbandingan untuk mencapai tujuan yang sama.

Di samping itu, efisiensi algoritma pengurutan sering kali dinilai berdasarkan dua faktor berikut:

Kompleksitas waktu (berapa cepat algoritma dapat menyelesaikan tugas).
Kompleksitas ruang (berapa banyak memori tambahan yang dibutuhkan algoritma).

Secara keseluruhan, algoritma ini berperan untuk mempermudah operasi-operasi berikutnya yang akan dilakukan pada data tersebut. Mulai dari pencarian atau agregasi data.

Baca Juga: Cara Mengurutkan Data dengan Cepat di Microsoft Excel

Jenis-Jenis Algoritma Pengurutan

Seperti yang dijelaskan sebelumnya, sorting algorithms adalah teknik yang digunakan untuk mengatur ulang sekumpulan data dalam urutan tertentu. Berikut ini adalah beberapa jenis algoritma pengurutan yang paling sering digunakan:

1. Bubble Sort

Jenis algoritma pengurutan pertama adalah buble sort. Ini bekerja dengan membandingkan pasangan elemen yang bersebelahan dan menukarnya jika ada dalam urutan salah.

Proses tersebut diulang dari awal hingga tidak ada lagi penukaran yang diperlukan. Tidak adanya penukaran diperlukan ini yang menandakan bahwa array telah terurut.

Karakteristik utama dari bubble sort adalah mudah diimplementasikan tetapi tidak efisien untuk data set besar. Ini lebih efektif untuk data set yang sudah hampir terurut.

Kompleksitas Waktu: O(n^2) pada kasus rata-rata dan terburuk, tetapi O(n) pada kasus terbaik jika array sudah terurut.

2. Selection Sort

Berikutnya adalah selection sort. Ini mengurutkan array dengan secara berulang untuk mencari elemen minimum (dalam pengurutan menaik) dari bagiannya yang belum terurut. Tujuannya adalah untuk menempatkan elemen minimum di awal.

Proses ini dilakukan dengan memperbarui indeks minimum saat iterasi melalui array. Karakteristik utamanya adalah sederhana dan memiliki performa yang konsisten. Selain itu, ini tidak memerlukan ruang tambahan yang signifikan.

Kompleksitas Waktu: O(n^2) baik pada kasus terbaik maupun terburuk.

3. Insertion Sort

Selanjutnya adalah insertion sort yang bekerja dengan membangun sub-array yang telah terurut. Pada setiap iterasi, algoritma mengambil satu elemen dari array yang belum terurut. Lalu, elemen tersebut ditempatkan di posisi yang tepat di sub-array terurut.

Salah satu karakteristik utamanya adalah ini efektif untuk data set kecil dan hampir terurut. Selain itu, insertion sort juga memiliki overhead yang rendah.

Kompleksitas Waktu: O(n^2) pada kasus terburuk, tetapi mendekati O(n) jika array sudah hampir terurut.

4. Merge Sort

Algoritma pengurutan selanjutnya adalah merge sort. Ini adalah algoritma "divide and conquer." Merge sort membagi array menjadi dua bagian, mengurutkan masing-masing secara rekursif, dan kemudian menggabungkannya.

Proses penggabungan tersebut memastikan bahwa array terurut secara keseluruhan. Selain itu, merge sort juga sangat efisien dan stabil untuk digunakan pada data set besar. Namun, ini mungkin membutuhkan ruang tambahan.

Kompleksitas Waktu: O(n log n) pada semua kasus.

5. Quick Sort

Lalu, algoritma pengurutan adalah quick sort. Ini juga menggunakan strategi "divide and conquer" dengan memilih sebuah pivot. Kemudian, algoritma ini mengatur ulang elemen-elemen di dalamnya.

Sehingga, elemen lebih kecil dari pivot berada di sebelumnya, dan yang besar berada di setelahnya. Setelah itu, algoritma tersebut mengurutkan sub-array secara rekursif.

Karakteristik utama quick sort adalah ini merupakan algoritma pengurutan tercepat. Akan tetapi, efisiensinya bergantung pada pemilihan pivot.

Kompleksitas Waktu: O(n log n) secara rata-rata, tetapi O(n^2) dalam kasus terburuk.

6. Heap Sort

Berikutnya adalah heap sort. Ini mengubah array menjadi heap biner (biasanya max heap). Kemudian, algoritma menghapus elemen teratas dari heap (elemen terbesar) dan menempatkannya di akhir array.

Proses tersebut diulangi dengan mengurangi ukuran heap hingga semua elemen terurut.

Salah satu karakteristik heap sort adalah ini cukup efisien dan tidak memerlukan ruang tambahan signifikan. Namun, heap sort cenderung tidak stabil.

Kompleksitas Waktu: O(n log n) pada semua kasus.

Baca Juga: Manipulasi Data untuk Pengolahan? Pengertian serta Fungsinya

7. Counting Sort

Selanjutnya adalah counting sort yang bekerja dengan menghitung jumlah kemunculan setiap elemen unik.

Kemudian, counting sort menggunakan hitungan tersebut untuk menempatkan elemen di posisi yang tepat. Oleh sebab itu, counting sort cukup efektif untuk data dengan rentang nilai yang terbatas.

Karakteristik utamanya adalah non-comparative, sangat cepat untuk data dengan nilai kecil, dan cenderung memerlukan ruang tambahan.

Kompleksitas Waktu: O(n+k) di mana n adalah jumlah elemen dan k adalah rentang nilai.

8. Radix Sort

Berikutnya adalah radix sort yang mengurutkan data dengan memproses satu digit atau bit dalam satu waktu. Urutannya dimulai dari yang paling tidak signifikan hingga yang paling signifikan.

Umumnya, radix sort menggunakan counting sort sebagai sub-rutin pengurutan. Algoritma ini cenderung efektif untuk data dengan digit atau bit. Ini juga memerlukan ruang tambahan dan tidak comparative.

Kompleksitas Waktu: O(nk), di mana k adalah panjang digit terpanjang.

9. Bucket Sort

Algoritma pengurutan terakhir adalah bucket sort. Ini mendistribusikan elemen ke dalam sejumlah "bucket" berdasarkan distribusi mereka. Setiap bucket diurutkan secara terpisah, baik dengan algoritma pengurutan lain atau secara rekursif menggunakan bucket sort.

Karakteristik utamanya adalah ini cukup efektif untuk data yang dapat dibagi secara seragam ke dalam bucket. Akan tetapi, bucket sort membutuhkan ruang tambahan.

Kompleksitas Waktu: O(n+k) pada kasus terbaik, dengan asumsi distribusi seragam.

Demikian pembahasan lengkap mengenai algoritma pengurutan atau sorting algorithms. Penjelasan di atas menunjukkan bahwa setiap algoritma memiliki karakter dan efektivitasnya sendiri. Hal ini bergantung pada konteks dan jenis data yang diurutkan.

Selain itu, memilih algoritma pengurutan yang tepat dapat secara signifikan memengaruhi efisiensi dan kinerja suatu aplikasi atau sistem. Meski menggunakan algoritma ini penting, dalam mengolah data ada beberapa hal lain yang harus kamu perhatikan.

Tertarik untuk mempelajarinya? Jika iya, MinDi rekomendasikan kamu Bootcamp Data Science Dibimbing.id. Program ini menawarkan pembelajaran lengkap mengenai data science.

Mulai dari konsep dasar, teori, tools, scope of work, hingga praktik dengan real-case project. Intinya, kamu bakal dibimbing sampai jadi! Terlebih lagi, materinya didasari oleh silabus beginner-friendly.

Kamu yang beralih karir dan baru mulai pun bisa ikuti kelas tanpa kesusahan. So, tunggu apa lagi? Segera gabung dan mulai karirmu di data science bareng Dibimbing.id!